网络环境下一类中立型神经网络的自适应同步控制算法研究(8)
若响应系统通过一般的通信网络得到驱动系统的状态信息，则数据包的传输将会具有网络的特性。首先我们需要对用于通信的网络作如下假设。
假设:本章中所采用的网络满足如下假设:
(a)网络中的传感器均同步采样，采用相同的系统时钟;
(b)数据包是单包传输并且带有时间标签;
(c)网络中数据包的传输过程只存在网络诱导时滞、网络丢包和错序现象。
控制策略的选取同样采用上一章2.3中的控制策略。
3.2 TrueTime简介
TrueTime 是一种基于Matlab/Simulink 的联合仿真工具，它是由瑞典Lund 工学院的Dan Henriksson和Anton Cervin等学者于1999 年针对网络控制系统的仿真提出的一种仿真工具箱，该工具箱针对每一特定的网络协议，可以实现控制系统与实时调度的综合仿真研究。其中的Wireless Network 模块可以设置各种网络参数，例如网络协议类型、网络传输速率、传输功率及最大允许重传次数等，该工具箱是目前网络控制系统理想的虚拟仿真工具[28]。
TrueTime-1． 5 包含6 个模块: 实时内核模块( TrueTimeKernel) 、网络模块( TrueTime Network) 、电源模块( TrueTime Battery) 、无线网络模块( TrueTime Wireless Network) 、发送消息模块( ttSendMsg) 和接收消息模块( ttGetMsg)［29］。将其中的某些模块与Simulink 中常用的模块相连，就可以构建相应的实时网络控制系统。
无线网络模块模拟了局域网中的媒介访问和包传递，按照选定的网络模型模拟数据的发送和接受，主要支持两种简单的网络模型: IEEE 802． 11b /g( WLAN)和IEEE 802． 15． 4( ZigBee)［30］。
3.3 无线模块仿真
3.3.1 实验结构描述
我们采用如图7所示的仿真试验结构。其中驱动系统被固定在坐标系的原点，其采样周期为20毫秒，初始状态值设定为 [0.1, -0.1]。响应系统被安置在一个运动着的小车上，小车沿着轨线
即椭圆9(x一2)2+4(y一4)2=36运动.容易计算驱动系统和响应系统之间的距离最大值为7.3438米，最小值为1.7180米。传感器对响应系统的采样周期也为20毫秒。响应系统的初始值设定为[0, 0]，同时我们假设响应系统在一定的外界干扰下工作。众所周知，对于混沌系统，如果初始值不同，或者在一定的外部干扰下，系统表现出的动态特性也有很大的差异。我们的目标是验证在这样不利的情况下，利用设计好的控制增益K是否能使两个神经网络系统的状态保持同步。
驱动系统和响应系统之间通过无线Zegbee网络进行通信.在该仿真试验中，无线网络的各项参数配置如表1所示。容易计算，网络最大的感知范围是半径为18.31米的圆。为了更为逼真地模拟现实生活中的网络环境，我们再设立三个干扰结点A、B和C，其坐标分别为A(一1，一1)、B(3，一1)和C(一1，3)。结点A利用无线网络每100毫秒向结点B发送1K的随意数据;结点B一旦接收到A发来的数据，立即转发给节点B;同样地，结点C一接收到B发送的数据，立即将其转发给节点A，节点A受到数据包后将其丢弃。
图7 基于无线网络的同步控制仿真结构示意
表1 无线通信网络参数配置
3.3.2 基于TrueTime的无线平台构建
我们在Matlab上运行TrueTime1.5。建立如图8所示的试验平台。其中驱动结点(MasterSystem)被传感器(Sensorl)采样，并将信号通过端口senl发送给网络(Network)，网络在接受到信号后通过Recl端口发出。执行器(Actuator)在Recl端口接受信号，并进行处理。响应系统(ResponseSystem)的状态被采样并通过全局变量传递给执行器，执行器根据接收到的信息计算出误差量，并通过控制增益的放大后作为响应系统的输入。网络核心模块以及响应系统模块分别如图9和图10所示。